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类脑神经网络以极快的速度杏耀时空扭曲

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发表于 2018-8-5 08:23:29 | 显示全部楼层 |阅读模式
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杏耀人员使用类似大脑的“神经网络”来分析时空中的关键失真,比传统方法快1000万倍。

这项新杏耀训练了人工智能系统,以检查哈勃太空望远镜图像中的引力透镜特征以及模拟图像。这个过程可以让杏耀人员更好地了解质量如何在银河系中分布,并提供远处银河系物体的特写。

“分析通常需要数周到数月才能完成,这需要杏彩2的输入,而且计算要求很高,可以通过神经网络在几分之一秒内以完全自动化的方式完成,原则上,在手机上计算机芯片“新杏耀的合着者Laurence Perreault Levasseur在一份声明中说。Perreault Levasseur是Kavli粒子天体物理和宇宙学杏耀所(KIPAC)的杏耀员,该杏耀所是杏彩2能源部SLAC国家加速器实验室和加州斯坦福大学的联合杏耀所。

密集物体和背景星系的机会对齐可以产生引力透镜 - 背景的自然放大,因为它的光在前景质量周围弯曲。可以分析产生的扭曲的光环,有时称为爱因斯坦环,以了解远距离系统本身和在其前面经过的物体的质量。这对于理解暗物质特别方便,暗物质尽管不能直接观察到,但它可以作为聚焦背景星系的“透镜”。

SLAC的杏耀人员在声明中说,杏耀们正在从望远镜调查的数据中发现越来越多的这些镜头  。然而,分析系统以了解物体的属性是将镜头图像与模拟进行比较并尝试重新创造导致它们的条件的漫长而繁琐的过程。

杏耀人员说,神经网络可以在几秒钟内找到镜片的特性,而不是几周或几个月的单镜片分析。

镜头训练
神经网络通过将具有特定脑启发架构的人工智能系统暴露 给数百万或数十亿给定属性的示例,从而帮助杏耀人员学习如何在其他情况下识别这些属性。例如,显示神经网络越来越多的狗的照片将允许它越来越准确地识别狗,而不需要杏耀人员告诉网络哪些细节需要注意。

此过程也可用于更复杂的任务。例如,谷歌的AlphaGo计划展示了大量的Go游戏进行分析和处理,最终击败了  复杂游戏的世界冠军。传统的计算机程序在掌握Go时已经步履蹒跚,因为可能的移动数量极多。

在这项杏耀中,杏耀人员在一天的过程中向神经网络系统显示了大约五十万个模拟引力透镜图像。然后,他们测试了新镜头上的网络,并发现了非常快速和准确的分析。

“我们测试的神经网络 - 三个可公开获得的神经网络和我们自己开发的神经网络 - 能够确定每个镜头的特性,包括它的质量分布方式以及放大背景星系图像的程度,”该杏耀的第一作者,也是KIPAC的杏耀员Yashar Hezaveh在声明中说。

杏耀人员表示,虽然神经网络之前已经应用于天体物理学,但它们很少被用于这种复杂程度。例如,它们已被用于识别图像是否包含引力透镜,而不是用于分析它。

“这就好像[杏耀的神经网络]不仅从一堆照片中挑选了狗的照片,而且还返回了有关狗的体重,身高和年龄的信息,”Hezaveh说。

虽然分析是通过高性能计算集群完成的,但杏耀人员表示,可以用更少的处理能力完成 - 例如笔记本电脑甚至是手机。随着越来越多的天文数据  需要检查,这样的过程可能成为从洪水中尽可能多地学习的重要工具。

“神经网络过去已经应用于天体物理问题,结果好坏参半,”KIPAC杏耀员罗杰布兰德福德在声明中说,他不是该论文的作者。“但是,与现代图形处理单元或GPU相结合的新算法可以产生极其快速和可靠的结果,因为本文中解决的引力透镜问题得到了极大的证明。相当乐观的是,这将成为更多数据的首选方法天体物理学和其他领域的处理和分析问题。“
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发表于 2018-8-14 17:23:33 | 显示全部楼层
皮笑肉不笑 民以食为天 岁寒知松柏 先下手为强
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发表于 2018-8-18 20:59:59 | 显示全部楼层
天地都在我心中!”楼主真不愧为无厘界新一代的开山怪!本来我已经对杏彩论坛失望了,
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发表于 2018-8-21 22:06:34 | 显示全部楼层
楼主你的高尚情操太让人感动了。
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发表于 2018-8-22 21:56:48 | 显示全部楼层
我内心的那种激动才逐渐平复下来。可是我立刻想到,这么好的帖子,倘若别人看不到,
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发表于 2018-8-27 19:18:18 | 显示全部楼层
楼主这样才行说你未婚夫在月球上炸了个
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发表于 2018-9-17 07:49:32 | 显示全部楼层
学习了这篇帖子倍儿有面子
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发表于 2018-10-16 15:19:27 | 显示全部楼层
让来杏彩论坛的网友觉得自己都到家了
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发表于 2019-3-18 17:47:44 | 显示全部楼层
看完楼主的帖子,我的心情竟是久久不能平复,正如老子所云:大音希声,大象希形
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